Unrestricted：クイックスタート：無検閲LLMの統合

ベースURLと認証

無検閲 LLMを利用するには、ダッシュボードから API キーを取得する必要があります。すべてのリクエストのベース URL は https://api.unrestricted.cc/v1 です。この URL は公式の OpenAI SDK および OpenAI 互換エンドポイントをサポートするすべてのクライアントと互換性があります。クライアント設定で base_url 変数をこの値に設定し、Authorization ヘッダーに Bearer トークンとしてキーを設定してください。API は単一のモデルを提供しており、その識別子は uncensored です。このモデルはオープンウェイトモデルで、法的な成人向け利用において標準的なコンテンツ拒否なしで回答するようにチューニングされています。

最初のリクエスト

基本的なリクエストは、チャット完了エンドポイントにプロンプトを送信します。モデルはフィルタリングを回避してテキストを直接返します。これにより、不要な会話的な修飾なしでコードスニペットや技術的な解説を生成するための理想的な無検閲のコーディングLLMとなります。システムメッセージとユーザーメッセージを付けて/v1/chat/completionsにPOSTリクエストを送信してください。レスポンスには生成されたテキストがchoices配列に含まれます。

Copycurl https://api.unrestricted.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python SDK統合

公式のPython SDKを使用すると統合が簡素化されます。クライアントをベースURLにポイントするだけです。このアプローチは、単純なテキスト生成とより複雑なプロンプト構造の両方に機能します。SDKはJSONシリアライゼーションを自動処理するため、アプリケーションロジックに集中できます。このサービスではモデルIDが常にuncensoredであることに注意してください。このオンライン無検閲LLMエンドポイントは、フィルタリングされていないテキスト出力への信頼性の高いプログラムアクセスを必要とする開発者向けに設計されています。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.unrestricted.cc/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node SDK統合

JavaScriptおよびTypeScript環境では、OpenAI Node SDKは最小限の設定で動作します。APIキーと正しいベースURLを使用してクライアントを初期化します。その後、他のOpenAI互換サービスと同様にチャット完了メソッドを呼び出すことができます。この柔軟性により、HTTPクライアントロジックを書き換えることなく、既存のコードベースにAPIをドロインできます。レスポンス構造は標準のOpenAI形式に一致し、生成されたコンテンツの簡単な解析を保証します。

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unrestricted.cc/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

ストリーミングレスポンス

リクエストに stream: true を設定することでストリーミングを有効にできます。API はサーバー送信イベント (SSE) としてデータを返し、トークンが生成されながら処理することができます。これはリアルタイムアプリケーションや、進行状況をユーザーに表示したい場合に有用です。ストリームの最後のチャンクにはトークン使用量の統計情報が含まれます。ストリーミングは、完全なレスポンスを待つのではなくコンテンツを逐次配信することで、知覚されるレイテンシを削減します。

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

制限、エラー、コンテキスト

コンテキストウィンドウは合計で 100,000 トークンをサポートし、1 回のリクエストあたりの最大出力は 32,000 トークンです。max_tokens を指定しない場合、制限はデフォルトで 2,048 トークンになります。レート制限は 1 分あたり 300 リクエスト、キーあたり 8 同時リクエストに設定されています。一般的なエラーには、無効なキーに対する 401、クレジット不足による 402、レート制限による 429 が含まれます。エラーは前払いクレジットを消費しません。リクエストボディは 8 MB に制限されます。これらの制限は、大量の API 利用における安定したパフォーマンスを保証します。